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Introduzione

Una delle innovazioni più recenti e con più hype nel mondo SQL Server è la ricerca semantica, resa possibile grazie al nuovo tipo di dato Vector e a funzioni specifiche come VECTOR_DISTANCE e VECTOR_SEARCH.

Recentemente stavo lavorando a un progetto mettendo in pratica la ricerca semantica e mi sono trovato a cercare di capire le differenze tra le due funzioni, concentrandomi soprattutto sulle performance, scoprendo che ci sono differenze palesi ed altre meno evidenti che influenzano parecchio il modo in cui l’optimizer costruisce il piano di esecuzione.

Introduzione

Nel terzo articolo di questa serie abbiamo usato gli embeddings generati in precedenza per eseguire ricerche semantiche direttamente da T-SQL con la funzione VECTOR_DISTANCE.

Abbiamo trasformato una richiesta espressa in linguaggio naturale in un vettore, lo abbiamo confrontato con gli embeddings salvati nella tabella ai_demo.PostSearchDocuments e ordinato il risultato in base alla distanza semantica.

Introduzione

Nel secondo articolo di questa serie abbiamo creato un external model verso Azure OpenAI e abbiamo usato la funzione AI_GENERATE_EMBEDDINGS per generare gli embeddings dei testi presenti nella tabella ai_demo.PostSearchDocuments.

La tabella ai_demo.PostSearchDocuments nel database StackOverflowMini contiene ora due elementi essenziali:

1. I dati grezzi, come titolo, tag, testi delle domande e delle risposte
2. La colonna Embedding, che contiene la rappresentazione vettoriale del testo costruito nella colonna DocumentText

In questo terzo articolo useremo finalmente gli embeddings per eseguire ricerche semantiche direttamente da T-SQL. L’obiettivo è trovare testi simili per significato rispetto a una richiesta espressa in linguaggio naturale, anche quando il testo cercato non coincide esattamente con le parole presenti nei documenti.

Introduzione

Nel primo articolo di questa serie dedicata all’applicazione dell’AI sui dati aziendali, abbiamo preparato il terreno per uno scenario di ricerca semantica con SQL Server 2025 o Azure SQL. Usando il database StackOverflowMini, abbiamo creato lo schema ai_demo e la tabella ai_demo.PostSearchDocuments, pensata per contenere documenti testuali costruiti a partire da domande, risposte, tag e metadati della tabella dbo.Posts.

Introduzione

Molto del valore informativo di un’azienda è già nei suoi database: dati relazionali, contenuti testuali, documentazione, ticket e knowledge base. Non sempre, però, filtri, relazioni e ricerche testuali sono sufficienti per trovare informazioni simili per significato.

Con SQL Server 2025, Microsoft porta funzionalità di intelligenza artificiale direttamente nel motore database: nuovo tipo di dato VECTOR, funzioni per lavorare con embeddings, vector search, external model e integrazione con servizi come Azure OpenAI. Queste funzionalità permettono di costruire scenari di ricerca semantica usando T-SQL, accanto al dato relazionale e senza dover ripensare completamente l’architettura dati.

Recentemente ho avuto l’occasione di configurare le impostazioni di networking per un database Azure SQL e desidero condividere un aspetto che non avevo considerato durante le scelte iniziali di deployment della soluzione.

La soluzione comprende un database Azure SQL, un’applicazione e una macchina virtuale Azure che ospita l’applicazione la quale necessita della connessione al database.

Per decenni, noi professionisti dei dati abbiamo vissuto in un paradosso. SQL Server è sempre stato un titano per la gestione di grandi moli di dati, ma di fronte a una richiesta semplice come “estrai solo i numeri di telefono validi da questa colonna sporca”, ci costringeva a salti mortali per riuscire ad ottenere delle performance adeguate.